Fusion entre les données ultrasonores et les images de radioscopie ...

&KDSLWUH 9 5pVXOWDWV H[SpULPHQWDX[
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1
Cr(VD)
Cr(VD)
1
0,67
0,67
6
0,33
13 14
15 16
17
18
19 20
21
9
10
37
38 39
40
41
42
44 43
45
46 47
48 49
50 29
11 12
22
23
24
25
26
27
28
30
31 34
51
0,33
4
8
33
36
0
Type IL MF SO
a) objets RX identifiés par l’expert comme des vrais
défauts
0
2
5
7
32
35
Type FBC FBR
b) objets RX identifiés par l’expert
comme des fausses détections
Figure V.4. : crédibilité d'être un vrai défaut pour les objets détectés à l'issue du traitement
de l'image RX
Les objets détectés sont représentés à l’utilisateur du système FFRESHeX par une couleur
traduisant le degré de confiance du système de contrôle automatique en la présence d’un
défaut (vert pour Cr(VD) < 0,33 ; orange pour 0,33 ≤ Cr(VD) < 0,67 et rouge pour 0,67 <
Cr(VD) ≤ 1). Nous souhaitons permettre à l’utilisateur de retenir soit les objets rouges, soit, à
la fois, les objets rouges et oranges et enfin tous les objet détectés (vert, orange et rouge) en
fonction de ses objectifs. Il est donc important de l’informer, au préalable, des répercussions
de son choix sur la fiabilité du contrôle. Plusieurs critères sont utiles à l’opérateur. Tout
d’abord, il est important de mesurer le nombre de défauts détectés par rapport au nombre de
défauts présents dans l’échantillon en fonction des gammes de couleur (% de détection).
Ensuite, la nature et les dimensions des défauts conservés par le système automatique varie en
fonction de ces gammes. L’utilisateur choisira toujours une gamme de couleur de telle sorte
que les défauts graves soient détectés. Enfin, il est important d’estimer le pourcentage de
fausses détections, qui peut être un critère de rejet pour l’utilisateur dans le cas où il serait
trop élevé. Les deux premiers points sont étudiés pour l’ensemble des échantillons contrôlés
lors de cette étude dans le paragraphe II.5. Le critère relatif au nombre de fausses détections
est étudié sur le graphe de la figure V.5..
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